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// */
//package myflink;
//
//import org.apache.flink.api.common.functions.AggregateFunction;
//import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;
//import org.apache.flink.api.common.state.ListState;
//import org.apache.flink.api.common.state.ListStateDescriptor;
//import org.apache.flink.api.java.io.PojoCsvInputFormat;
//import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple;
//import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple1;
//import org.apache.flink.api.java.typeutils.PojoTypeInfo;
//import org.apache.flink.api.java.typeutils.TypeExtractor;
//import org.apache.flink.configuration.Configuration;
//import org.apache.flink.core.fs.Path;
//import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic;
//import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
//import org.apache.flink.streaming.api.functions.KeyedProcessFunction;
//import org.apache.flink.streaming.api.functions.timestamps.AscendingTimestampExtractor;
//import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.WindowFunction;
//import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
//import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;
//import org.apache.flink.util.Collector;
//
//import java.io.File;
//import java.net.URL;
//import java.sql.Timestamp;
//import java.util.ArrayList;
//import java.util.Comparator;
//import java.util.List;
//
//public class HotItems {
//
//    public static void main(String[] args) throws Exception {
//
//        // 创建 execution environment
//        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
//        // 告诉系统按照 EventTime 处理
//        env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime);
//        // 为了打印到控制台的结果不乱序，我们配置全局的并发为1，改变并发对结果正确性没有影响
//        env.setParallelism(1);
//
//        // UserBehavior.csv 的本地文件路径, 在 resources 目录下
//        URL fileUrl = HotItems.class.getClassLoader().getResource("UserBehavior.csv");
//        Path filePath = Path.fromLocalFile(new File(fileUrl.toURI()));
//        // 抽取 UserBehavior 的 TypeInformation，是一个 PojoTypeInfo
//        PojoTypeInfo<UserBehavior> pojoType = (PojoTypeInfo<UserBehavior>) TypeExtractor.createTypeInfo(UserBehavior.class);
//        // 由于 Java 反射抽取出的字段顺序是不确定的，需要显式指定下文件中字段的顺序
//        String[] fieldOrder = new String[]{"userId", "itemId", "categoryId", "behavior", "timestamp"};
//        // 创建 PojoCsvInputFormat
//        PojoCsvInputFormat<UserBehavior> csvInput = new PojoCsvInputFormat<>(filePath, pojoType, fieldOrder);
//
//
//        env
//                // 创建数据源，得到 UserBehavior 类型的 DataStream
//                .createInput(csvInput, pojoType)
//                // 抽取出时间和生成 watermark
//                .assignTimestampsAndWatermarks(new AscendingTimestampExtractor<UserBehavior>() {
//                    @Override
//                    public long extractAscendingTimestamp(UserBehavior userBehavior) {
//                        // 原始数据单位秒，将其转成毫秒
//                        return userBehavior.timestamp * 1000 + 100000;
//                    }
//                })
//                // 过滤出只有点击的数据
//                .filter(new FilterFunction<UserBehavior>() {
//                    @Override
//                    public boolean filter(UserBehavior userBehavior) throws Exception {
//                        // 过滤出只有点击的数据
//                        return userBehavior.behavior.equals("pv");
//                    }
//                })
//                .keyBy("itemId")
//                .timeWindow(Time.minutes(5), Time.minutes(3))
//                .aggregate(new CountAgg(), new WindowResultFunction())
//                .keyBy("windowEnd")
//                .process(new TopNHotItems(3))
//                .print();
//
//        env.execute("Hot Items Job");
//    }
//
//    /**
//     * 求某个窗口中前 N 名的热门点击商品，key 为窗口时间戳，输出为 TopN 的结果字符串
//     */
//    public static class TopNHotItems extends KeyedProcessFunction<Tuple, ItemViewCount, String> {
//
//        private final int topSize;
//
//        public TopNHotItems(int topSize) {
//            this.topSize = topSize;
//        }
//
//        // 用于存储商品与点击数的状态，待收齐同一个窗口的数据后，再触发 TopN 计算
//        private ListState<ItemViewCount> itemState;
//
//        @Override
//        public void open(Configuration parameters) throws Exception {
//            super.open(parameters);
//            ListStateDescriptor<ItemViewCount> itemsStateDesc = new ListStateDescriptor<>(
//                    "itemState-state",
//                    ItemViewCount.class);
//            itemState = getRuntimeContext().getListState(itemsStateDesc);
//        }
//
//        @Override
//        public void processElement(
//                ItemViewCount input,
//                Context context,
//                Collector<String> collector) throws Exception {
//
//            // 每条数据都保存到状态中
//            itemState.add(input);
//            // 注册 windowEnd+1 的 EventTime Timer, 当触发时，说明收齐了属于windowEnd窗口的所有商品数据
//            context.timerService().registerEventTimeTimer(input.windowEnd + 1);
//        }
//
//        @Override
//        public void onTimer(
//                long timestamp, OnTimerContext ctx, Collector<String> out) throws Exception {
//            // 获取收到的所有商品点击量
//            List<ItemViewCount> allItems = new ArrayList<>();
//            for (ItemViewCount item : itemState.get()) {
//                allItems.add(item);
//            }
//            // 提前清除状态中的数据，释放空间
//            itemState.clear();
//            // 按照点击量从大到小排序
//            allItems.sort(new Comparator<ItemViewCount>() {
//                @Override
//                public int compare(ItemViewCount o1, ItemViewCount o2) {
//                    return (int) (o2.viewCount - o1.viewCount);
//                }
//            });
//            // 将排名信息格式化成 String, 便于打印
//            StringBuilder result = new StringBuilder();
//            result.append("====================================\n");
//            result.append("时间: ").append(new Timestamp(timestamp - 1)).append("\n");
//            for (int i = 0; i < allItems.size() && i < topSize; i++) {
//                ItemViewCount currentItem = allItems.get(i);
//                // No1:  商品ID=12224  浏览量=2413
//                result.append("No").append(i).append(":")
//                        .append("  商品ID=").append(currentItem.itemId)
//                        .append("  浏览量=").append(currentItem.viewCount)
//                        .append("\n");
//            }
//            result.append("====================================\n\n");
//
//            // 控制输出频率，模拟实时滚动结果
//            Thread.sleep(1000);
//
//            out.collect(result.toString());
//        }
//    }
//
//    /**
//     * 用于输出窗口的结果
//     */
//    public static class WindowResultFunction implements WindowFunction<Long, ItemViewCount, Tuple, TimeWindow> {
//
//        @Override
//        public void apply(
//                Tuple key,  // 窗口的主键，即 itemId
//                TimeWindow window,  // 窗口
//                Iterable<Long> aggregateResult, // 聚合函数的结果，即 count 值
//                Collector<ItemViewCount> collector  // 输出类型为 ItemViewCount
//        ) throws Exception {
//            Long itemId = ((Tuple1<Long>) key).f0;
//            Long count = aggregateResult.iterator().next();
//
//            System.out.println(String.format("itemId:%s,count=%s,end=%s", itemId, count, window.getEnd()));
//
//            collector.collect(ItemViewCount.of(itemId, window.getEnd(), count));
//        }
//    }
//
//    /**
//     * COUNT 统计的聚合函数实现，每出现一条记录加一
//     */
//    public static class CountAgg implements AggregateFunction<UserBehavior, Long, Long> {
//
//        @Override
//        public Long createAccumulator() {
//            return 0L;
//        }
//
//        @Override
//        public Long add(UserBehavior userBehavior, Long acc) {
//            return acc + 1;
//        }
//
//        @Override
//        public Long getResult(Long acc) {
//            return acc;
//        }
//
//        @Override
//        public Long merge(Long acc1, Long acc2) {
//            return acc1 + acc2;
//        }
//    }
//
//    /**
//     * 商品点击量(窗口操作的输出类型)
//     */
//    public static class ItemViewCount {
//        public long itemId;     // 商品ID
//        public long windowEnd;  // 窗口结束时间戳
//        public long viewCount;  // 商品的点击量
//
//        public static ItemViewCount of(long itemId, long windowEnd, long viewCount) {
//            ItemViewCount result = new ItemViewCount();
//            result.itemId = itemId;
//            result.windowEnd = windowEnd;
//            result.viewCount = viewCount;
//            return result;
//        }
//    }
//
//    /**
//     * 用户行为数据结构
//     **/
//    public static class UserBehavior {
//        public long userId;         // 用户ID
//        public long itemId;         // 商品ID
//        public int categoryId;      // 商品类目ID
//        public String behavior;     // 用户行为, 包括("pv", "buy", "cart", "fav")
//        public long timestamp;      // 行为发生的时间戳，单位秒
//    }
//}
